<template>
    <div style="margin-top: 20px; margin-left: 20px; background-color: #F1F2F3;">
      <h1 style="margin-top: 20px; margin-left: 20px; color: #035273;">基于深度学习的助农信息一体化数据平台</h1>
      <h2 style="margin-top: 20px; margin-left: 20px; text-align: center; color: #4E849B;">
        项目概述
      </h2>

      <div style="margin-top: 20px; margin-left: 40px;">
        <ul style="padding:50px;">
          <li>
            <h3>
              1.1.项目意义
            </h3>
            <p>
              基于深度学习的助农信息一体化数据平台是针对农业工作者的一款对几种主要的农作物进行数据分析，并提供了图像识别，自然灾害预警，农作物生存环境分析，人工智能回答，与专家深入交流，价格的分析预测，农业论坛，的全方位一体化的农业大数据平台。我们收集了全国重点农产品数据库，商品价格数据库，中天宇信云数据，智慧农资数据库，使用了 resnet5模型进行深度学习，SLTM 时间序列模型进行深度学习 ，爬取数据构建图数据库 neo4j，通过 Spark 进行实时处理，使用了Echarts，Antv对结果进行可视化展示。我们还实现了对自己农场的管理，可以进行改变大棚温度，进行浇水，进行排水等操作，实时观测农场情况，可以通过传感器知道环境情况，对你种植的农作物查询它的适合环境，然后更改大棚环境，以便达到增加产量的目的。
            </p>
          </li>
          <li>
            <h3>
              1.2 项目特色
            </h3>
            <ul style="margin-top: 20px; margin-left: 10px;">
              <li>
                数据处理方面，我们主要包括离线的数据和实时的数据，离线的数据 使用 HDFS 对数据进行一个分布式存储，数据使用 Spark、Spark Sql 对数据进行 预处理、分析，将处理好的数据存储在 Hive 数据仓库中。实时的数据通过 FlinkCDC 进行采集并传输到 Kafka 消息队列中。
              </li>
              <li>
                模型的建立方面，我们使用 Python 的 Sklearn 对模型进行训练，用 Flask 建立了模型的存储、使用平台，此平台提供了 API 方便模型的使用。
              </li>
              <li>
                实时计算模块我们使用 FlinkCDC 监控实时产生的增量数据，将数据 传输到 Kafka 消息队列中，使用 Flink 对 Kafka 中的实时数据进行实时的数据计算。
              </li>
              <li>
                智能问答方面基于知识图谱对问题进行语义分割。
              </li>
              <li>
                病虫害图像识别使用 resnet50 模型进行深度学习。
              </li>
              <li>
                价格预测使用 SLTM 时间序列模型进行深度学习。
              </li>
              <li>
                知识图谱爬取数据构建图数据库 neo4j。
              </li>
              <li>
                热门词云通过 Spark 进行实时处理，更新最热门10条智能问答的问题。
              </li>
              <li>
                项目架构方面，我们采用前后端分离的架构，前端使用Vue框架，后端使用 SpringBoot 框架，配合我们的大数据系统对数据的存储、处理和分析， 以达到高解耦、高效率开发、便于系统模块更新迭代的目的。
              </li>
              <li>
                数据可视化方面，通过我们对数据深层关系的挖掘、分析，利用 Echarts，Antv 图表库，以及elementplus框架，以更生动、更多元化、更专业、更通俗易懂的方式将数据分析结果呈现给用户。
              </li>
            </ul>
          </li>
          <li>
            <h3>
              1.3 应用效果
            </h3>
            <p>
              该项目使用大数据技术从不同维度对农作物进行可视化分析，同时提供了农业工作者对不了解的病虫害进行图像识别，智能问答，回答关于农业的问题，对自己农场的监控，自然灾害的预警，对未来几天价格的预测，为用户提供一站式的服务。
            </p>
          </li>
        </ul>
      </div>
      
    </div>
</template>
  
  <script>
  export default {
  
  }
  </script>
  
  <style>
  li{
    margin-top: 20px;
    font-size: 16px;
  }
  p{
    font-size: 16px;
  }


  </style>